IBM 被評為 2025 年 Gartner? 數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限領導者
作者：
Bruno Aziza , IBM 數(shù)據(jù)、人工智能和戰(zhàn)略分析副總裁
Stephen Mortefolio, IBM 數(shù)據(jù)和人工智能產品市場副總裁
北京 2025年6月18日 /美通社/ -- 數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師在整個企業(yè)范圍內實施 DSML 項目時面臨諸多挑戰(zhàn)，比如確保以負責任的方式實施 AI，擁有優(yōu)化的 AI 堆棧以管理成本和規(guī)模，以及將自動化功能滲透到企業(yè)的每個角落。IBM watsonx 產品組合及其他創(chuàng)新為此應運而生，旨在為數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師提供構建、部署和管理整個企業(yè)應用程序所需的工具。
我們非常榮幸地宣布，IBM 榮膺 2025 年 Gartner 數(shù)據(jù)科學與機器學習平臺 (DSML) 魔力象限領導者。這一殊榮彰顯了IBM致力于提供創(chuàng)新解決方案的承諾，這些解決方案旨在賦能數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師，在其整個業(yè)務領域構建和部署卓有成效的解決方案。IBM 的全系列產品組合，為數(shù)據(jù)科學和機器學習提供了一種靈活、專注于 AI 且創(chuàng)新的方法 ——
靈活性和可選擇 性
企業(yè)團隊需要一系列工具和框架來為其業(yè)務構建具有影響力的產品。IBM 的產品組合為數(shù)據(jù)科學家構建 AI 技術提供了所需的靈活性和可選擇性。
IBM 的 watsonx.ai 是一個基于 Red Hat OpenShift 構建的 AI 工作室，旨在幫助企業(yè)構建和部署 AI 解決方案，并提供統(tǒng)一的開源和專有框架、模型、工具和部署選項。除了與現(xiàn)有工具、語言和框架無縫集成外，團隊還可以利用 IBM 解決方案，無論其數(shù)據(jù)位于何處，都無需鎖定供應商。這種廣泛的選擇使數(shù)據(jù)科學家能夠選擇最適合其企業(yè)需求的技術。
AI 就緒的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是構建 AI 應用程序時最寶貴的資產。但它的復雜性往往阻礙了數(shù)據(jù)科學家和 AI 工程師充分發(fā)揮其潛力。
IBM 徹底簡化了 AI 數(shù)據(jù)堆棧，為數(shù)據(jù)科學家和 AI 工程師提供了強大而精簡的工具來統(tǒng)一、管理和激活結構化和非結構化數(shù)據(jù)。watsonx.data 是一個面向生成式 AI 時代的開放混合數(shù)據(jù)湖，內置數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)透明度，IBM 還提供全面的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)智能功能。IBM 收購 DataStax 將進一步鞏固 IBM 的領導地位，增強向量搜索功能，同時加強 IBM 對開源技術的投入。
快速創(chuàng)新
IBM 的不懈創(chuàng)新為數(shù)據(jù)科學家和人工智能工程師提供了先進的工具。
IBM Granite AI 模型開源、小巧且高性能，提供卓越的推理效率以及對定制和部署選項的完全控制。。同時，BeeAI 提供了一個開源、無代碼平臺來發(fā)現(xiàn)、構建和運行智能體，而 watsonx.ai 的 AutoAI for RAG 可以自動化 RAG 管道的開發(fā)和部署。IBM 在基礎模型、自動化和 RAG 這些關鍵領域的投入，為數(shù)據(jù)科學家提供了將項目從實踐應用到生產環(huán)境所需的工具，從而持續(xù)賦能創(chuàng)新。
歡迎訪問以下鏈接，探索 IBM watsonx 更多業(yè)界領先的數(shù)據(jù)科學和機器學習功能：
在線試用體驗 IBM watsonx：https://jp-tok.dataplatform.cloud.ibm.com/registration/stepone?context=wx&preselect_region=true
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